GEO-Glossar / Buchstabe E

Earth Species Project

Gemeinnützige Organisation zur Erforschung der Tierkommunikation mithilfe Künstlicher Intelligenz.

AktualisiertAugust 2026
Lesezeitca. 7 Minuten
KategorieGEO-Grundlagen
Definition

Mehr als acht Millionen Arten teilen sich die Erde – doch die menschliche ist nach wie vor die einzige, deren Kommunikation wir vollständig verstehen.[7] Um das zu ändern, entwickelt das Earth Species Project in Berkeley spezialisierte KI-Modelle zur Analyse tierischer Laute.[1] Als gemeinnützige Forschungseinrichtung hat die Organisation mit NatureLM-Audio nun ein erstes, auf die Bioakustik zugeschnittenes System vorgelegt. [4]

Kapitel 1

Was ist das Earth Species Project?

Die Organisation ist in den USA als gemeinnützig anerkannt und arbeitet vollständig dezentral.[2] Ihr interdisziplinäres Team vereint dabei KI-Experten, Ingenieure und Verhaltensforscher. An der Spitze der Organisation steht Steven VanRoekel, während Mitgründer Aza Raskin das Projekt maßgeblich geprägt hat.[2]

Zu den Geldgebern des Earth Species Project zählen neben Google Cloud und der National Geographic Society vor allem der US-amerikanische Unternehmer Reid Hoffman und die Waverley Street Foundation. Beide werden in der höchsten Förderkategorie für Spenden ab fünf Millionen US-Dollar geführt.[2]

Das Ziel des Projekts ist bewusst realistisch gesteckt: Statt an einem Universalübersetzer für direkte Gespräche mit Tieren zu arbeiten, konzentriert sich das Team auf konkrete Anwendungen. Anhand bestimmter Laut- und Signalmuster soll tierische Kommunikation entschlüsselt werden, um so neue Ansätze für den Artenschutz zu gewinnen.[7]

Um den fachlichen Austausch zu fördern, betreibt die Initiative seit 2021 einen offenen Discord-Server für Fachleute aus den Bereichen Bioakustik, Verhaltensforschung und Künstliche Intelligenz. Ergänzt wird der digitale Austausch durch Einsätze vor Ort, die bislang unter anderem in Alaska, der Monterey Bay und im Regenwald des Kongobeckens stattfanden.[2]

Kapitel 2

Wie arbeitet das Earth Species Project?

NatureLM-Audio wird mit Text-Audio-Paaren trainiert. Dabei verknüpft das System Aufnahmen aus der Bioakustik, der menschlichen Sprache sowie Musik mit dazugehörigen Textdaten, um dem Modell die Analyse komplexer akustischer Strukturen zu ermöglichen. Da annotierte Tierlaute rar sind, greift die Software auf jene Muster zurück, die sie zuvor gelernt hat.[4]

Technisch basiert das System auf dem Sprachmodell Llama-3.1-8B-Instruct von Meta mit acht Milliarden Parametern und einem angepassten BEATs-Encoder. Die Architektur ist darauf ausgelegt, gezielt Fragen zu Tonaufnahmen zu beantworten – etwa nach dem Trivialnamen der Art, dem Kontext eines Rufs oder dem Alter des jeweiligen Exemplars.[5]

Um die Leistungsfähigkeit des Modells zu bewerten, entwickelte das Forschungsteam den Benchmark BEANS-Zero. In den Tests erreichte NatureLM-audio bei mehreren bioakustischen Aufgaben neue Bestwerte. Dazu gehörte auch die Bestimmung von Tierarten, die im Training nicht enthalten waren. Die dazugehörige wissenschaftliche Arbeit wurde 2025 auf der International Conference on Learning Representations (ICLR) veröffentlicht.[4] Das Paper erschien 2025 auf der Konferenz ICLR.[6]

Die Datengrundlage bildet die Bibliothek alp-data. Als Open Source Python Bibliothek stellt sie mehr als 35 bioakustische Datensätze über eine einheitliche Schnittstelle bereit, die von Vogelzwitschern bis hin zu Walgesängen reicht.[1]

Kapitel 3

Aktuelle Projekte

Die Organisation arbeitet eng mit verschiedenen Forschungsgruppen zusammen, die ausgewählte Tierarten über viele Jahre hinweg begleiten.[3]

SchwertwaleGemeinsam mit der Raincoast Conservation Foundation in Kanada untersucht das Projekt, wie Schwertwale ihre sozialen Bindungen und Wanderungsbewegungen koordinieren und inwiefern anthropogener Lärm diese Kommunikation beeinträchtigt.[3]
RabenkrähenAn der Universität León erforschen Vittorio Baglione und Daniela Canestrari seit drei Jahrzehnten das Verhalten kooperativ brütender Rabenvögel. Dabei entsteht erstmals eine vollständige Dokumentation deren Laute.[3]
ZebrafinkenLogan James von der McGill University prüft mithilfe generativer KI, ob Vögel auf künstlich erzeugte Laute genauso reagieren wie auf Artgenossen. Ein Algorithmus verarbeitet die Rufe dabei in Echtzeit und erwidert sie mit eigenen Signalen.[7]
HawaiikrähenDer Biologe Christian Rutz forscht an der schottischen Eliteuniversität St. Andrews seit vielen Jahren zu den Rufen der Hawaiikrähe. Seine Arbeit liefert wertvolle Daten für die Verhaltensforschung.[3]
Kapitel 4

NatureLM und GEO

Das Projekt demonstriert eindrücklich, dass moderne KI-Modelle längst über reine Textverarbeitung hinausgehen. So vereint NatureLM-Audio akustische und sprachliche Analysen in einer Architektur und überträgt deren grundlegende Muster gezielt auf die Bioakustik.[4]

Um Transparenz und Prüfbarkeit nach wissenschaftlichen Standards zu gewährleisten, stellt das Forschungsteam die zentralen Bestandteile des Systems offen zur Verfügung. Dazu gehören das trainierte Modell, Benchmark-Datensätze sowie der Code für Training und Auswertung. So lässt sich nachvollziehen, wie das System arbeitet und wie die veröffentlichten Ergebnisse zustande kommen.[4]

Auch die Nutzungsrechte sind klar geregelt: Das Modell steht für die nicht-gewerbliche Nutzung kostenlos zur Verfügung, und der zugehörige Quellcode ist ebenfalls frei verwendbar. Für den praktischen Einsatz ist lediglich eine vorherige Freigabe für das zugrundeliegende Sprachmodell Llama 3.1 erforderlich.[5][6]

Besonders hervorzuheben ist der ehrliche Umgang mit den Systemgrenzen: Die Dokumentation benennt explizit Verzerrungen zugunsten von Vogelstimmen sowie fehlende Zeitmarkierungen. Auch das Risiko eines Missbrauchs durch Wilderer, die das System zur Ortung bedrohter Arten ausnutzen könnten, adressiert das Earth Species Project transparent.[5]

Kapitel 5

So optimierst du Fachthemen für die KI-Suche

Die folgenden sechs Maßnahmen zeigen, wie sich fachliche Inhalte so aufbereiten lassen, dass sie für KI-Systeme eindeutig zuordenbar, überprüfbar und nachvollziehbar sind. Das Earth Species Project liefert dafür ein ideales Beispiel.[4][5]

01Verwende eindeutige NamenBeschreibe Personen, Konzepte oder Marken so genau wie möglich. So arbeitet NatureLM-Audio mit einheitlichen Nomenklaturen, um Verwechslungen zwischen den Tierarten auszuschließen.[5]
02Verlinke die PrimärquellenVerweise im Text stets auf die Primärquelle statt lediglich auf Zusammenfassungen. Wer sich selbst ein Bild davon machen möchte, wie NatureLM-audio entwickelt wurde, findet im Projekt-Repository den ICLR-Link.[6]
03Lege deine Quellen offenLege die Daten offen, auf denen deine Aussagen beruhen. Das Earth Species Project stellt für NatureLM-audio Testdaten und Quellcode öffentlich bereit, sodass Ergebnisse nachvollzogen und reproduziert werden können.[4]
04Benenne Grenzen und LimitationenBenenne neben den Potenzialen auch die Grenzen deines Ansatzes. Das Team hinter NatureLM-audio weist etwa auf eine potentiell unausgewogene Datenbasis und Unterschiede zwischen Tierarten hin.[5]
05Weise Lizenzen klar ausLege die rechtlichen Nutzungsbedingungen für Modelle, Code und Daten klar offen. Bei NatureLM-audio steht der Quellcode unter der MIT-Lizenz, während für das Modell und die verwendeten Daten eigene Bedingungen gelten.[6]
06Mache Partner sichtbarNenne konkrete Kooperationspartner und ihre Rolle. Das schafft Nachvollziehbarkeit und Glaubwürdigkeit. ESP etwa führt die Raincoast Conservation Foundation auf der Projektseite auf.[3]
Kapitel 7

Häufig gestellte Fragen

Was ist NatureLM-audio?+

NatureLM-audio ist das erste Audio-Sprachmodell, das speziell für die Bioakustik entwickelt wurde. Es kombiniert Llama-3.1-8B-Instruct mit einem angepassten BEATs-Audio-Encoder und kann unter anderem Tierarten bestimmen, Laute erkennen, Aufnahmen beschreiben und Lebensstadien klassifizieren. 2025 wurde das Modell auf der International Conference on Learning Representations (ICLR) vorgestellt.

Was ist das Earth Species Project?+

Das Earth Species Project (ESP) ist eine gemeinnützige Forschungsorganisation (Non-Profit-Organisation) mit Hauptsitz in Berkeley, Kalifornien, die sich der Erforschung und Entschlüsselung tierischer Kommunikation mittels künstlicher Intelligenz widmet. Durch die Entwicklung spezieller maschineller Lernmodelle (wie Foundation-Modellen für Audio- und Verhaltensdaten) analysiert das dezentral agierende Team akustische Signale verschiedenster Tierarten, um Muster zu erkennen und wissenschaftliche Grundlagen für den globalen Artenschutz bereitzustellen.

Welche Tiere untersucht das Projekt?+

Die Organisation konzentriert sich bei seinen Analysen primär auf Tierarten mit komplexen Lautäußerungen und Sozialstrukturen. Dazu gehören insbesondere Meeressäuger wie Wale und Delfine, Primaten sowie verschiedene Vogelarten, deren Gesänge umfangreiche Datengrundlagen für das Training der KI-Modelle bieten.

Wie finanziert sich das Earth Species Project?+

Die Finanzierung des Earth Species Project erfolgt vollständig durch private Spenden und philanthropische Förderungen. Für das Jahr 2025 wies die Organisation ein Budget von rund 8 Millionen US-Dollar aus. Zu den zentralen Unterstützern und Stiftungen gehören unter anderem Persönlichkeiten und Institutionen wie Reid Hoffman, die Waverley Street Foundation sowie die McGovern Foundation.

Wie wird künstliche Intelligenz im Rahmen der Projekte genutzt?+

Zur Auswertung umfangreicher Audio- und Verhaltensdaten setzt die Organisation auf fortgeschrittene KI-Modelle wie NatureLM-audio. Diese Systeme sind in der Lage, Tierarten und spezifische Lauttypen automatisch zu erkennen, akustische Aufnahmen zu beschreiben und wiederkehrende Muster in großen Datensätzen zu identifizieren. Durch die Verknüpfung von Audio- und Textverarbeitung (Multimodalität) ermöglichen sie zudem die Untersuchung von Tierlauten über natürliche Sprache, wodurch die bioakustische Forschung und Datenanalyse erheblich beschleunigt werden.

Quellen und Referenzen
[1] Earth Species Project (2026): Earth Species Project, Startseite. Mission. NatureLM-audio. Bibliothek alp-data.
[2] Earth Species Project (2026): About Us. Vorstand und Förderer. Discord-Server. Einsätze in Alaska, Monterey Bay und dem Kongobecken.
[3] Earth Species Project (2026): Partners & Projects. Kooperationen zur Erforschung von Schwertwalen, Aaskrähen, Zebrafinken und Hawaiikrähen.
[4] Robinson et al. (2024): NatureLM-audio: an Audio-Language Foundation Model for Bioacoustics. Trainingsverfahren. Benchmark BEANS-Zero. Veröffentlichung von Modellparametern.
[5] Hugging Face (2026): EarthSpeciesProject/NatureLM-audio, Model Card. Basismodell. CC-BY-NC-SA-Lizenz. Verzerrungen, Grenzen und Risiken.
[6] GitHub (2026): earthspecies/NatureLM-audio, Repository. MIT-Lizenz. Verweis auf die ICLR-Veröffentlichung von 2025. Benchmark BEANS-Zero.
[7] AP News (2026): Can AI help humans understand animals and reconnect with nature? Abgrenzung zu Universalübersetzern. Experiment zur Kommunikation von Zebrafinken.

Alle Quellen wurden im August 2026 abgerufen und auf inhaltliche Plausibilität geprüft.

Alexander Peter Hihler
Über den Autor Kaum ein Bereich des Online-Marketings verändert sich so rasant wie die Suche. Seit 2014 begleite ich kleine, mittlere und große Unternehmen durch tiefgreifende Umbrüche – von Core-Updates und Mobile-First bis zur Ära der KI. Mit diesem GEO-Glossar teile ich mein Fachwissen und erkläre die wichtigsten Begriffe rund um Generative Engine Optimization.
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